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Masterstudent/in (w/m/d) in Fehlerkorrektur für binäre neuronale Netze in verrauschter Hardware – Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
CompanyDeutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e. V. (DLR)
CategoryScience & Research
LocationKöln
Remote
EmploymentNot stated
LevelIntern
SalaryNot stated by the employer
First seen2 Aug 2026 (the employer did not state a posting date)
Last verified10 Aug 2026
SourceThe employer's own careers page (company_site)
Applications are handled by the employer, not by us.Apply on the employer's site →
Description
Das Institut für Kommunikation und Navigation des DLR widmet sich der missionsorientierten Forschung in ausgewählten Bereichen der Kommunikation und Navigation. Seine Arbeiten reichen dabei von den theoretischen Grundlagen bis hin zur Demonstration neuer Verfahren und Systeme im realen Umfeld und sind in die DLR-Programme Raumfahrt, Luftfahrt, Verkehr sowie Sicherheit und Digitalisierung eingebettet. Das erwartet Dich Die Arbeitsgruppe Informationsübertragung wurde innerhalb der Abteilung für Satellitennetzwerke des Instituts für Kommunikation und Navigation gegründet, um Techniken für die zuverlässige und sichere Übertragung, Verarbeitung und Speicherung von Informationen zu erforschen. Auf der Grundlage eines soliden theoretischen Hintergrunds konzentrieren wir uns auf die Entwicklung von Algorithmen für Satelliten- und (allgemeiner) für drahtlose Kommunikationssysteme, wobei der Schwerpunkt auf Vorwärtsfehlerkorrekturverfahren, Techniken der physikalischen Schicht und (massivem) Mehrfachzugriff liegt. Zu den spezifischen Anwendungsbereichen, die derzeit im Fokus stehen, gehören Satelliten-/Mobilfunk-IoT-Systeme, drahtlose Verbindungen mit hohem Durchsatz (einschließlich optischer Freiraumkommunikation) sowie Kanäle mit hoher Mobilität und die zuverlässige Verarbeitung und Speicherung von Informationen. Deine Aufgaben • Untersuchung der codierungstheoretische Methoden zur Erhöhung der Robustheit von binären neuronalen Netzen auf verrauschten Hardware-Plattformen, wie z. B. Memristor-Crossbars oder strahlungsanfälligen Speichern in Weltraumanwendungen • die Forschung umfasst die mathematische Modellierung des verrauschten Hardware-Modells • Implementierung und Evaluierung verschiedener Decodierungsstrategien (z. B. Belief Propagation, Approximate Message Passing und Hard-Decision-Decoder) • Untersuchung der Komplexitäts-Robustheits-Kompromiss Das bringst Du mit • solide Kenntnisse in digitaler Kommunikation, Informations- und Codierungstheorie • grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzen • fortgeschrittene Programmierkenntnisse • exzellente Studienleistungen Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen! Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5366) beantwortet dir gerne: Dr. Federico Clazzer Tel.: +49 (0) 8153 28 1120